論文の概要: Echocardiographic View Classification with Integrated Out-of-Distribution Detection for Enhanced Automatic Echocardiographic Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.16483v1
• Date: Thu, 31 Aug 2023 06:44:42 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-01 15:43:27.682083
• Title: Echocardiographic View Classification with Integrated Out-of-Distribution Detection for Enhanced Automatic Echocardiographic Analysis
• Title（参考訳）: 心エコー図自動解析のための統合分布検出による心エコー図の分類
• Authors: Jaeik Jeon, Seongmin Ha, Yeonyee E. Yoon, Jiyeon Kim, Hyunseok Jeong, Dawun Jeong, Yeonggul Jang, Youngtaek Hong and Hyuk-Jae Chang
• Abstract要約: ECHO-VICODE(EChocardiography VIew Classification with Out-of-Distribution dEtection)は、自動ビュー分類のための新しいディープラーニングベースのフレームワークである。 ECHO-VICODEは統合アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出機能を導入し、相対マハラノビス距離を利用して、心エコーデータでよく見られる「ニア・オーD」のインスタンスを効果的に識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3333891285533173
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: In the rapidly evolving field of automatic echocardiographic analysis and interpretation, automatic view classification is a critical yet challenging task, owing to the inherent complexity and variability of echocardiographic data. This study presents ECHOcardiography VIew Classification with Out-of-Distribution dEtection (ECHO-VICODE), a novel deep learning-based framework that effectively addresses this challenge by training to classify 31 classes, surpassing previous studies and demonstrating its capacity to handle a wide range of echocardiographic views. Furthermore, ECHO-VICODE incorporates an integrated out-of-distribution (OOD) detection function, leveraging the relative Mahalanobis distance to effectively identify 'near-OOD' instances commonly encountered in echocardiographic data. Through extensive experimentation, we demonstrated the outstanding performance of ECHO-VICODE in terms of view classification and OOD detection, significantly reducing the potential for errors in echocardiographic analyses. This pioneering study significantly advances the domain of automated echocardiography analysis and exhibits promising prospects for substantial applications in extensive clinical research and practice.
• Abstract（参考訳）: 心エコー図解析と解釈の急速に発展する分野において、心エコー図データの固有複雑さと変動性から、自動ビュー分類は極めて困難な課題である。 本研究は、31のクラスを分類し、過去の研究を超越し、広範囲の心エコー図像を扱う能力を示すことによって、この課題に効果的に対処する新しいディープラーニングベースのフレームワークであるECHO-VICODEを提案する。 さらに、ECHO-VICODEは、Mahalanobis距離を利用して、心エコーデータでよく見られる"near-OOD"インスタンスを効果的に識別する統合アウト・オブ・ディストリビューション(OOD)検出機能を組み込んでいる。 広範囲な実験を通じて,心エコー図解析における誤差の可能性を著しく低減し,視野分類とood検出の観点で,エコーvicodeの優れた性能を実証した。 この先駆的な研究は、自動心エコー解析の分野を著しく進歩させ、広範囲な臨床研究や実践において有望な応用の可能性を示している。

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